Che cos'è l'apprendimento automatico e perché può richiedere il tuo lavoro

2024 Autore: Malcolm Clapton | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-17 04:01

Nuovi algoritmi consentono ai computer di risolvere problemi che in precedenza erano possibili solo per gli esseri umani. Questo da un lato ci porterà grandi benefici, dall'altro nuove sfide per ciascuno di noi. Per evitare che i progressi ti colgano di sorpresa, stai attento e osserva la situazione.

Fino a poco tempo fa, i programmatori dovevano scrivere istruzioni complesse e molto precise anche per consentire ai computer di eseguire i compiti più semplici.

I linguaggi si sono sempre evoluti, ma il progresso più significativo in quest'area è stato la semplificazione del lavoro con il codice. Ora i computer non possono essere programmati come prima, ma impostati in modo tale da imparare da soli.

Questo processo, chiamato machine learning, promette di essere una vera svolta tecnologica e può interessare chiunque, indipendentemente dal proprio campo di attività. Pertanto, sarà utile per ciascuno di noi comprendere l'argomento.

Cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico elimina la necessità per un programmatore di spiegare in dettaglio a un computer esattamente come risolvere un problema. Invece, al computer viene insegnato a trovare una soluzione da solo. In sostanza, l'apprendimento automatico è un'applicazione molto complessa delle statistiche per trovare modelli nei dati e creare previsioni da essi.

La storia dell'apprendimento automatico risale agli anni '50, quando gli informatici riuscirono a insegnare ai computer a giocare a dama. Da allora, insieme alla potenza di calcolo, è cresciuta la complessità dei modelli e delle previsioni che il computer può riconoscere e fare, nonché i problemi che può risolvere.

L'algoritmo ottiene prima un insieme di dati di addestramento e quindi lo utilizza per elaborare le richieste. Ad esempio, puoi caricare diverse foto nella tua auto con le descrizioni dei loro contenuti, come "questa foto mostra un gatto" e "questa foto non ha un gatto". Se dopodiché aggiungi nuove immagini al computer, inizierà a identificare le immagini con i gatti da solo.

L'algoritmo continua a migliorare. I risultati di riconoscimento corretti ed errati entrano nel database e con ogni foto elaborata il programma diventa più intelligente e gestisce meglio il compito. In sostanza, questo è imparare.

Perché l'apprendimento automatico è importante

Ora le macchine possono essere applicate in sicurezza in aree che prima erano considerate accessibili solo all'uomo. Sebbene la tecnologia sia ancora lontana dall'ideale, la linea di fondo è che i computer sono in costante miglioramento. In teoria, possono evolversi all'infinito. Questa è l'idea principale del machine learning.

Le macchine imparano a vedere le immagini e a classificarle, come nell'esempio della foto sopra. Possono riconoscere testo e numeri in queste immagini, così come persone e luoghi. Inoltre, i computer non solo identificano le parole scritte, ma tengono conto anche del contesto del loro utilizzo, comprese le sfumature positive e negative delle emozioni.

Tra l'altro, le macchine possono ascoltarci e rispondere. Gli assistenti virtuali nei nostri smartphone, che si tratti di Siri, Cortana o Google Now, incarnano innovazioni nell'elaborazione del linguaggio naturale e continuano ad evolversi.

Inoltre, i computer imparano a scrivere. Gli algoritmi di apprendimento automatico stanno già generando articoli di notizie. Possono scrivere di finanza e persino di sport.

Tali funzioni possono modificare tutte le attività in base all'inserimento e alla classificazione dei dati che in precedenza erano possibili solo per gli esseri umani. Se un computer è in grado di riconoscere un'immagine, un documento, un file o un altro oggetto e descriverlo accuratamente, si aprono ampie opportunità per l'automazione.

Come viene utilizzato oggi il machine learning

Gli algoritmi di machine learning sono già in grado di stupire.

Medecisione li usa per calcolare i fattori di rischio per varie malattie nelle grandi comunità. Ad esempio, l'algoritmo ha identificato otto variabili che possono essere utilizzate per concludere se un paziente con diabete necessita o meno del ricovero.

Dopo aver cercato il prodotto giusto nei negozi online, potresti notare che vedi pubblicità per questo prodotto su Internet per molto tempo. Questa personalizzazione del marketing è solo la punta dell'iceberg. Le aziende possono inviare automaticamente e-mail, coupon, offerte e visualizzare raccomandazioni su misura per ciascun cliente individualmente. Tutto questo spinge più dolcemente il consumatore all'acquisto.

L'elaborazione del linguaggio naturale viene utilizzata in molti modi diversi. Ad esempio, con il suo aiuto, i dipendenti dei servizi di supporto vengono sostituiti per fornire rapidamente le informazioni necessarie agli utenti. Inoltre, tali algoritmi aiutano gli avvocati a decifrare la documentazione complessa.

IBM ha recentemente intervistato. capi delle aziende automobilistiche. Il 74% di loro prevede che le auto intelligenti compariranno sulle strade entro il 2025.

Tali auto riceveranno informazioni sul proprietario e sull'ambiente circostante utilizzando l'Internet of Things. Sulla base di questi dati, saranno in grado di modificare automaticamente la temperatura, l'audio, la posizione della sedia e altre impostazioni. Le auto intelligenti risolveranno anche da sole i problemi emergenti, guideranno in modo indipendente e formuleranno raccomandazioni in base alle condizioni del traffico e della strada.

Cosa aspettarsi dal machine learning in futuro

Le possibilità che il machine learning ci apre in futuro sono quasi infinite. Ecco alcuni esempi impressionanti.

• Un sistema sanitario personalizzato che fornisce ai pazienti cure mediche personalizzate in base al loro codice genetico e stile di vita.
• Software di sicurezza che rileva attacchi di hacker e malware con la massima precisione.
• Sistemi di sicurezza computerizzati per aeroporti, stadi e luoghi simili che identificano potenziali minacce.
• Le auto a guida autonoma che si orientano nello spazio riducono al minimo il numero di ingorghi e incidenti.
• Sistemi antifrode avanzati in grado di proteggere il denaro nei nostri conti.
• Traduttori universali che ci permetteranno di ricevere traduzioni accurate e veloci utilizzando smartphone e altri dispositivi intelligenti.

Perché dovresti fare attenzione all'apprendimento automatico

Mentre molti sperimenteranno queste opportunità con l'avvento delle nuove tecnologie, la maggior parte non vorrà capire come funziona dall'interno. Ma faremmo meglio a stare tutti all'erta. Infatti, insieme a tutti i benefici, ulteriori progressi porteranno conseguenze tangibili per il mercato del lavoro.

L'apprendimento automatico, basato sulla quantità sempre crescente di dati che quasi ogni persona sulla terra genera, cambierà completamente le professioni. Certo, queste innovazioni semplificheranno il lavoro di molte persone, ma ci saranno anche coloro che saranno privati del lavoro. Gli algoritmi stanno già rispondendo alle e-mail, interpretando le immagini mediche, aiutando nelle controversie, analizzando i dati e così via.

Le macchine imparano dalla propria esperienza, quindi i programmatori non hanno più bisogno di scrivere codice per ogni situazione insolita. Questa capacità di apprendimento, insieme ai progressi nella robotica e nella tecnologia mobile, consentirà ai computer di gestire compiti complessi meglio che mai.

Ma cosa accadrà agli umani quando saranno superati dalle macchine?

Secondo. Forum economico mondiale, computer e robot occuperanno i cinque milioni di posti di lavoro che gli esseri umani ora possiedono nei prossimi cinque anni.

Pertanto, dobbiamo tenere d'occhio come l'apprendimento automatico sta cambiando il flusso di lavoro. Non importa chi sei: un avvocato, un medico, un operatore di supporto, un camionista o chiunque altro. Il cambiamento può interessare tutti.

Il modo migliore per evitare la spiacevole sorpresa quando i computer iniziano a prendere posti di lavoro è pensare in modo proattivo e prepararsi.